车牌识别项目流程主要包括以下步骤：
1. 车辆检测跟踪：主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片。
2. 车牌定位：首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
3. 车牌矫正及精定位：由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。
4. 车牌切分：利用车牌文字的灰度、颜、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。
5. 牌照字符分割：将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割可以进行水平扫描和
垂直扫描将字符分开，水平扫描确定图片的上下限，垂直扫描可以确定图片中字符的左右坐标。
6. 牌照字符识别：识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
汽车上牌照7. 车牌识别结果决策：利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出识别结果，或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。
8. 车牌跟踪：记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，最终只输出一个识别结果。
9. 在线学习模块：在以上各个模块中，使用了大量基于学习的算法，系统特别添加在线学习模块，采用最新的反馈型学习模型，利用决策模块和跟踪模块得到的车牌质量、车辆轨迹、
速度等反馈信息，智能化地更新一些算法参数，使得系统能快速适应新的应用环境。该算法作为已有算法的一个有力补充，将进一步提高系统性能。
请注意，以上仅为一个大致的项目流程框架，具体细节可能会根据实际应用场景和需求有所调整。
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